[发明专利]一种基于Faster R-CNN与视频技术的桥面车辆时空信息获取方法

摘要

本发明公开了一种基于Faster R‑CNN与视频技术的桥面车辆时空信息获取方法，包括基于Faster R‑CNN的目标检测、多目标跟踪、车道判断及图像标定方法。该方法仅以桥面上布置的两个监控摄像头作为输入端，结合创建的虚拟检测区来对通过车辆的参数包括车型、车长、轴数、车速、所在车道进行识别。之后利用所得参数即可以获得车辆的时空信息。本发明有效解决了传统移动目标检测方法在目标检测与分类方面稳定性与精度较低的问题，提高了跟踪方法的鲁棒性，同时在标定过程中无需中断交通，方便快捷。

主权项

1.一种基于Faster R‑CNN与视频技术的桥面车辆时空信息获取方法，其特征在于包括以下步骤：S1：将车辆按车宽分为三类，分别是宽体车、中体车和窄体车，在每条车道上分别选定两辆长度已知的宽体标准车与窄体标准车，对视频监控画面进行标定；S2：在视频监控画面中建立四边形虚拟检测区，在检测区内用直线标注车道分界线并建立对应的直线方程；S3：建立车辆图片数据库用于训练Faster R‑CNN网络，将训练后的网络用于视频的逐帧目标检测；S4：根据基于Faster R‑CNN的车辆检测结果，通过计算在四边形虚拟检测区内不同帧中边界框中心间的距离来判断跟踪目标，在跟踪的同时建立每辆车对应的信息序列，序列中的每个元素包含边界框坐标、车型、车道编号及当前帧号；S5：在跟踪过程中利用车辆边界框左下角坐标与车道分界线所在直线的位置关系来判断车辆所在车道；S6：当车辆离开检测区后，根据图像标定结果、车辆信息序列及虚拟检测区信息，计算得到车型、车长、轴数、车速、所在车道；S7：根据车辆参数及检测区位置并结合车速不变假设计算获得桥面车辆的时空信息。